Retta
Après avoir discuté des divers plans d'échantillonnage probabilistes et non probabilistes, nous devons maintenant nous concentrer sur le deuxième aspect du problème du plan d'échantillonnage, à savoir la taille de l'échantillon. Supposons que nous sélectionnions 30 personnes sur une population de 300 par une simple procédure d'échantillonnage aléatoire. Serons-nous en mesure de généraliser nos résultats à la population avec confiance puisque nous avons choisi un plan de probabilité qui a le plus de généralisabilité ? Quelle est la taille de l'échantillon qui serait nécessaire pour faire des généralisations raisonnablement précises avec confiance ? Que signifient précision et confiance ? Ces questions seront examinées maintenant.
Un échantillon fiable et valide devrait nous permettre de généraliser les résultats de l'échantillon à la population étudiée. En d'autres termes, les statistiques de l'échantillon doivent être des estimations fiables et refléter les paramètres de la population aussi fidèlement que possible avec une marge d'erreur étroite. Aucune statistique d'échantillon ne sera exactement la même que les paramètres de population, peu importe le degré de sophistication du plan d'échantillonnage probabiliste. N'oubliez pas que la raison même d'un plan probabiliste est d'augmenter la probabilité que les statistiques de l'échantillon soient aussi proches que possible des paramètres de la population. Bien que l'estimation ponctuelle faite dans laquelle la moyenne se situera.